残余为最小二乘scipy.optimize.leastsq（），最优解

我知道有在scipy.optimize最小二乘的一个例子，但是我有真正的麻烦与残留功能超过三天。我决定完全描述这个问题。我通过该网站发现了一些其他类似的问题，但我无法真正弄清楚它在程序中的位置，并且对我的情况非常困惑。我无法正确创建适合scipy.optimize.leastsq 剩余的剩余功能。我真的很...残余为最小二乘scipy.optimize.leastsq（），最优解

这个问题正好是A * x = b的问题。让我不久解释：

INPUT：

ÿ - 例如：Y1 =点（delta_1，阵列（[X2，X5，X6））
X - 8个未知数的[X2 ，x4，x5，x6，x7，x10，x13，x16]
delta - 长度。

步骤：

函数 F（x_m，delta_n_m），正 - 行，米 - COLS。
残余 | B_N - F（X，三角洲）|^2
最小化剩余使用scipy.optimize.leastsq（残留，X0，精氨酸（△））

我有功能，剩余，最小化和输入，但是，我真的与我的剩余功能叠加。

发现： - （X2，X4，X5，X6，X7，X10，X13，X16），于是，我把所有的值中的代码。

代码：

import numpy as np 
from scipy.optimize import leastsq 


def function(x,delta): 
     return dot(delta, x) 

def residual(x, delta, y): 
     error = y - dot(delta, x) 
     return sum(error**2) 


def main():  


    # INPUTS 
    # Unknown values 
    x = [x2, x4, x5, x6, x7, x10, x13, x16] 

    delta = np.array([1.76762035, 2.04349174, 1.25674742], 
        [0.94873891, 2.01859342, 1.46348023], 
        [0.83678402, 1.12030343, 0.92516861], 
        [1.43, 2., 2., 1.57]) 

    y = np.array([0.8353410485015903, 0.73620941924970962, 
       0.45428639186344633, 1.6180418445100002] 

    x_init = np.zeros(len(x)) 

    result = leastsq(residual, x, args=(delta,y)) 

    print result[0] 

if __name__ == '__main__': 
     main()

来源

2013-10-16 Spider

leastsq预计剩余函数返回只剩余，即：

def residual(x, delta, y): 
    return y - dot(delta, x)

来源

2013-10-16 13:53:46

您好基督教，谢谢！我测试过，但是，如果不更改Δ的形状，您会如何解决“ValueError：对象不对齐”的问题？顺便说一下，在代码的开头，x因素应该被禁用，因为它是未知的 – Spider

请修复您的代码，以便它是可运行的，然后我将能够看到错误消息。 –

残余为最小二乘scipy.optimize.leastsq（），最优解

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